无监督学习不需要样本。A. 正确B. 错误

无监督学习的核心特点是无需标签数据。与监督学习不同，它处理的是未标注的数据，通过发现数据内在结构（如聚类、降维）完成任务。题目中的“不需要样本”应理解为不需要带标签的样本，而非完全不需要数据。因此，题目表述正确。

概念辨析

1. 监督学习：需要带标签的样本，模型通过学习输入-输出映射进行预测。
2. 无监督学习：处理未标注数据，目标是发现数据的隐藏模式或特征分布。

题目关键点

• “不需要样本”中的“样本”特指带标签的数据。无监督学习仍需要数据样本，只是这些样本未被标注。
• 题目表述符合无监督学习的基本定义，因此正确。